关键词：
介绍
最近在用条件随机场做切分标注相关的工作，系统学习了下条件随机场模型。能够理解推导过程，但还是比较抽象。因此想研究下模型实现的具体过程，比如：1） 状态特征和转移特征具体是什么以及如何构造 2）前向后向算法具体怎么实现 等等。那么，想要深入了解一个算法比较好的方式就是阅读现有的开源项目。阅读好的开源项目不但可以深入理解原理，还可以学习一些工程实践的经验。我阅读条件随机场的开源项目是CRF++。我在阅读CRF++源码的时候走过一些弯路也积累了一些经验，想把这个过程和经验总结下来，希望能够对正在学习条件随机场的同学一些帮助。本文尽量做到将条件随机场中的公式对应到相关的源码，我在学习的过程中也参考不少前辈的博客，给我了很好的指导，但我希望这个系列的博客能将这条件随机场模型实现过程解释的更加详细具体，若文章中有不对的地方望其他同学能够指正。
准备工作
在CRF网站下载源码，我用的版本是0.58。获得CRF++源码可以在Linux平台下编译，若要输出一些打印信息可以直接修改源码后重新编译，方便调试和理解。对于源码阅读器可以用CLion或者Visual Studio，直接打开源码目录即可。如果需要输入打印信息或者debug，可以在Ubuntu下进行。
后续计划
该系列的后续文章中，我会先整体介绍CRF++工程整体框架，以及涉及的重点部分。结合条件随机场的理论推导过程，逐步详细地分章节介绍具体的实现。若读者有任何建议可以在留言交流。
参考
1. http://www.hankcs.com/ml/crf-code-analysis.html
2. https://github.com/AlexPengW/resource
条件随机场之crf++源码详解-预测(代码片段)
...相对来说比较简单，所以这篇文章理解起来也会比上一篇条件随机场训练的内容要容易。预测 上一篇条件随机场训练的源码详解中，有一个地方并没有介绍。就是训练结束后，会把待优化权重alpha等变量保存到文件中，也就... 查看详情
条件随机场（crf）-基础
条件随机场（conditionalrandomfields，简称CRF，或CRFs）下文简称CRF，是一种典型的判别模型，相比隐马尔可夫模型可以没有很强的假设存在，在分词、词性标注、命名实体识别等领域有较好的应用。CRF是在马尔可夫随机场的基础... 查看详情
ml-13-5条件随机场（crf-conditionalrandomfield）
目录知识串讲HMMVSMEMM从随机场到马尔科夫随机场条件随机场(CRF)MRF因子分解定理线性链条件随机场(Linear-CRF)一句话简介：条件随机场(ConditionalRandomFields,以下简称CRF)是给定一组输入序列条件下另一组输出序列的条件概率分布模型... 查看详情
ml-13-6条件随机场的三个问题（crf-conditionalrandomfield）
目录条件随机场CRF——前向后向算法评估标记序列概率条件随机场CRF——模型参数学习条件随机场CRF——维特比算法解码一、条件随机场CRF——前向后向算法评估标记序列概率 linear-CRF第一个问题是评... 查看详情
条件随机场（crf）占坑，待补充
CRF看了好久，一直感觉理解不太透彻，今天按照52自然语言处理运行了一下CRF++，先占坑，等忙完毕设，好好整理一下CRF与HMM（20181026） 查看详情
crf条件随机场
CRF的进化https://flystarhe.github.io/2016/07/13/hmm-memm-crf/参考：http://blog.echen.me/2012/01/03/introduction-to-conditional-random-fields/ 标记偏置问题：MEMM最大熵马尔可夫模型 路径1-1-1-1的概率:0.4*0.45*0.5=0 查看详情
nlp——图模型条件随机场（conditionalrandomfield，crf）
...rkovrandomfield，无向图模型）简单回顾 （二）条件随机场（Conditionalrandomfield，CRF） 这篇写的非常浅，基于[1]和[5]梳理。感觉[1]的讲解很 查看详情
条件随机场(crf)-1-简介（转载）
转载自：http://www.68idc.cn/help/jiabenmake/qita/20160530618222.html 首先我们先弄懂什么是“条件随机场”，然后再探索其详细内容。 于是，先介绍几个名词。马尔可夫链 & 查看详情
条件随机场(crf)-2-定义和形式（转载）
转载自：http://www.68idc.cn/help/jiabenmake/qita/20160530618218.html 参考书本：《2012.李航.统计学习方法.pdf》 书上首先介绍概率无向图模型，然后叙述条件随机场的定义和 查看详情
条件随机场摘要
条件随机场(ConditionalRandomFields,以下简称CRF)是给定一组输入序列条件下另一组输出序列的条件概率分布模型，在自然语言处理中得到了广泛应用。HMM引入了马尔科夫假设，即当前时刻的状态只与其前一时刻的状态有关，HMM是一种... 查看详情
tensorflow学习（十四）：条件随机场crf(代码片段)
参考:Module:tf.contrib.crf还有一些其他的函数可以到官方文档里面查看和使用.Ⅰtf.contrib.crf.crf_log_likelihoodcrf_log_likelihood(inputs,tag_indices,sequence_lengths,transition_params=None)在一个条件随机场里面计算标签序列的log-likelihood参数:in 查看详情
nlp入门使用crf++实现命名实体识别(ner)(代码片段)
CRF与NER简介??CRF，英文全称为conditionalrandomfield,中文名为条件随机场，是给定一组输入随机变量条件下另一组输出随机变量的条件概率分布模型，其特点是假设输出随机变量构成马尔可夫（Markov）随机场。??较为简单的条件随机场... 查看详情
条件随机场crf介绍
...示 逐帧softmax并没有直接考虑输出的上下文关联 条件 查看详情
条件随机场入门条件随机场的预测算法
...预测问题是给定模型参数和输入序列（观测序列）x，求条件概率最大的输出序列（标记序列）$y^*$，即对观测序列进行标注。条件随机场的预测算法同HMM还是维特比算法，根据CRF模型可得：egin{aligned}y^*&=argmax_yP_w(y|x)\&= ... 查看详情
概率机器学习（开篇）
...EM算法的基本应用，k-means和高斯混合模型二、隐马可夫和条件随机场 1）隐马（HMM）的基于原理和对应的三个问题及其解法 2）最大熵模型 3）条件随机场三、话题模型 话题四、其它 1）采样 2）变... 查看详情
条件随机场
...calT$上进行对数似然函数$mathcalL$的极大化。根据上一篇《条件随机场（三）》，我们知道线性链CRF的模型为egin{equation}p_{vec{lambda}}(vecy|vecx)=frac1{Z_{vec{lambda}}(vecx)}exp( 查看详情
自然语言处理系列-4条件随机场（crf）及其tensorlofw实现
...用比较多的一些机器学习模型，隐马尔科夫模型（HMM），条件随机场（CRF），朴素贝叶斯，支持向量机（SVM），EM算法等相继都会聊到，感兴趣的朋友可以订阅我的博客，或者关注我的微信公众号，会定期更新NLP相关的文章。 ... 查看详情
条件随机场入门条件随机场的训练
本节讨论给定训练数据集估计条件随机场模型参数的问题，即条件随机场的学习问题。条件随机场模型实际上是定义在时序数据上的对数线形模型，其学习方法包括极大似然估计和正则化的极大似然估计。具体的优化实现算法有... 查看详情